#!/usr/bin/env/python3
#-*- coding:utf-8 -*-

'''
程序能一次写完并正常运行的概率很小，基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。
有的bug很简单，看看错误信息就知道，有的bug很复杂，
我们需要知道出错时，哪些变量的值是正确的，哪些变量的值是错误的，因此，需要一整套调试程序的手段来修复bug。

第一种方法简单直接粗暴有效，就是用print()把可能有问题的变量打印出来看看：

def foo(s):
    n = int(s)
    print('>>> n = %d' % n)
    return 10 / n

def main():
    foo('0')

main()

用print()最大的坏处是将来还得删掉它，想想程序里到处都是print()，运行结果也会包含很多垃圾信息。
所以，我们又有第二种方法。
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# ---------------------------------------------------------------------------------------------------
# 断言
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#凡是用print()来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代：

def foo(s):
    n = int(s)
    assert n != 0, 'n is zero!'
    return 10 / n

def main():
    foo('0')

main()


程序中如果到处充斥着assert，和print()相比也好不到哪去。不过，启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert：

$ python -O Debug.py        (windows)                                                 
# python3 -O Debug.py       (linux)
Traceback (most recent call last):
  ...
ZeroDivisionError: division by zero

关闭后，你可以把所有的assert语句当成pass来看。
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# ---------------------------------------------------------------------------------------------------
# logging
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#把print()替换为logging是第3种方式，和assert比，logging不会抛出错误，而且可以输出到文件：

import logging
#logging.basicConfig(level=logging.INFO)

s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print(10 / n)

logging.info()就可以输出一段文本。运行，发现除了ZeroDivisionError，没有任何信息。怎么回事？

别急，在import logging之后添加一行配置再试试：

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

这就是logging的好处，它允许你指定记录信息的级别，有debug，info，warning，error等几个级别，
当我们指定level=INFO时，logging.debug就不起作用了。
同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。
这样一来，你可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息。

logging的另一个好处是通过简单的配置，一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件。
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# ---------------------------------------------------------------------------------------------------
# pdb
'''
#第4种方式是启动Python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态。我们先准备好程序：

# err.py
s = '0'
n = int(s)
print(10 / n)

然后启动：

$ python -m pdb err.py
> e:\codes\git\life-is-short\err.py(5)<module>()
-> s = '0'

以参数-m pdb启动后，pdb定位到下一步要执行的代码-> s = '0'。输入命令l来查看代码：

(Pdb) l
  1     #!/usr/bin/env/python3
  2     #-*- coding:utf-8 -*-
  3
  4     # err.py
  5  -> s = '0'
  6     n = int(s)
  7     print(10 / n)

输入命令n可以单步执行代码：

(Pdb) n
> e:\codes\git\life-is-short\err.py(6)<module>()
-> n = int(s)
(Pdb) n
> e:\codes\git\life-is-short\err.py(7)<module>()
-> print(10 / n)

任何时候都可以输入命令p 变量名来查看变量：

(Pdb) p s
'0'
(Pdb) p n
0

输入命令q结束调试，退出程序：

(Pdb) q

这种通过pdb在命令行调试的方法理论上是万能的，但实在是太麻烦了，
如果有一千行代码，要运行到第999行得敲多少命令啊。
还好，我们还有另一种调试方法。
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# ---------------------------------------------------------------------------------------------------
# pdb.set_trace()

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这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行，我们只需要import pdb，
然后，在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()，就可以设置一个断点：

# err.py
import pdb

s = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
print(10 / n)

运行代码，程序会自动在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境，可以用命令p查看变量，或者用命令c继续运行：

E:\Codes\Git\life-is-short>python  err.py
> e:\codes\git\life-is-short\err.py(10)<module>()
-> print(10 / n)
(Pdb) p n
0
(Pdb) c
Traceback (most recent call last):
  File "err.py", line 10, in <module>
    print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero

这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多，但也高不到哪去。

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# ---------------------------------------------------------------------------------------------------
# IDE
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如果要比较爽地设置断点、单步执行，就需要一个支持调试功能的IDE。目前比较好的Python IDE有PyCharm：

http://www.jetbrains.com/pycharm/

另外，Eclipse加上pydev插件也可以调试Python程序。

小结

写程序最痛苦的事情莫过于调试，程序往往会以你意想不到的流程来运行，你期待执行的语句其实根本没有执行，这时候，就需要调试了。

虽然用IDE调试起来比较方便，但是最后你会发现，logging才是终极武器。

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